2025年中职计算机应用（大数据基础）试题及答案

2025年中职计算机应用（大数据基础）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。1.大数据的4V特征不包括以下哪一项？（）A.大量化B.多样化C.虚拟化D.高速化2.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.数据库表中的数据B.XML文件数据C.文本文件中的固定格式数据D.关系型数据库中的数据3.数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据量D.纠正错误数据4.以下哪个算法常用于数据分类？（）A.K-MeansB.决策树C.线性回归D.关联规则挖掘5.关于Hadoop，以下说法错误的是（）A.是一个分布式计算框架B.核心组件包括HDFS和MapReduceC.只能处理小规模数据D.可扩展性强6.在HDFS中，NameNode的主要功能是（）A.存储数据块B.管理元数据C.执行数据计算D.与客户端交互7.MapReduce中，Map阶段的主要任务是（）A.数据分组B.数据归约C.数据映射D.结果输出8.以下哪种数据库适合存储大数据？（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLServer9.数据可视化的主要目的是（）A.使数据更美观B.更好地理解和展示数据C.减少数据量D.提高数据安全性10.以下哪种图表不适合展示大数据的分布情况？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.箱线图11.数据挖掘中的频繁项集挖掘主要用于发现（）A.数据之间的关联关系B.数据的分类规则C.数据的聚类结果D.数据的异常值12.支持向量机（SVM）主要用于（）A.数据聚类B.数据分类C.数据降维D.关联规则挖掘13.关于数据仓库，以下说法正确的是（）A.是面向事务处理的数据库B.数据实时更新C.用于数据分析和决策支持D.数据量较小14.以下哪种技术可用于数据集成？（）A.ETLB.数据加密C.数据脱敏D.数据压缩15.大数据安全面临的挑战不包括（）A.数据泄露B.数据篡改C.数据备份D.数据滥用16.以下哪种方法可用于大数据的隐私保护？（）A.数据加密B.数据共享C.数据公开D.数据复制17.实时数据处理系统的特点不包括（）A.处理速度快B.数据准确性高C.可处理历史数据D.能及时响应18.以下哪个不是NoSQL数据库的特点？（）A.高可扩展性B.支持SQL查询C.灵活的数据模型D.适应大数据环境19.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）A.发现数据的分类规则B.数据分组C.关联规则挖掘D.预测数据趋势20.以下哪种技术可用于大数据的存储优化？（）A.数据压缩B.数据加密C.数据脱敏D.数据备份第II卷（非选择题，共60分）21.（10分）简述大数据的概念及其主要特征。22.（10分）请说明数据清洗的主要步骤和方法。23.（10分）阐述Hadoop生态系统中主要组件的功能及相互关系。24.（15分）材料：某电商平台收集了大量用户购物数据，包括商品名称、购买时间、购买金额、用户ID等。问题：请设计一个数据分析方案，利用这些数据挖掘用户的购买行为模式，例如购买频率、购买高峰时段等，并提出相应的营销策略建议。25.（15分）材料：随着物联网技术的发展，智能家居设备产生了海量的数据，如温度、湿度、设备状态等。问题：针对智能家居数据，讨论如何进行数据处理和分析，以实现智能家居的智能控制和优化，提高用户生活质量。答案：1.C2.B3.C4.B5.C6.B7.C8.C9.B10.C11.A12.B13.C14.A15.C16.A17.C18.B19.B20.A21.大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。其主要特征包括大量化、多样化、高速化、价值密度低。大量化指数据量巨大；多样化涵盖多种数据类型；高速化强调数据产生和处理速度快；价值密度低表示有价值的数据占比小。22.数据清洗主要步骤：数据探查，了解数据基本情况；缺失值处理，可填充、删除或插补；重复值处理，去除重复记录；错误值处理，纠正错误数据。方法有：基于统计分析，如均值填充缺失值；基于机器学习算法，如用决策树预测缺失值；人工审核修正错误数据。23.Hadoop生态系统主要组件有NameNode、DataNode、MapReduce等。NameNode管理元数据，DataNode存储数据块，MapReduce负责数据计算。NameNode与DataNode协同管理分布式文件系统HDFS，MapReduce在HDFS基础上实现分布式计算，它们相互配合完成大数据的存储和处理任务。24.数据分析方案：首先对数据进行清洗和预处理，去除无效数据。然后按用户ID分组统计购买频率，按购买时间统计高峰时段。通过分析发现购买频率高的用户群体特征，针对该群体在高峰时段推送热门商品促销信息。对于购买频率低的用户，可发送个性化优惠券吸引购买。25.对于智能家居数据，先进行数据采